이방성 복합재료 적층판에서는 섬유의 배열방향에 따라 탄성계수가 변하므로 속도가 섬유의 방향성에 의존하게 된다. 등방성 속도를 기준으로 도달 시간차를 측정하는 전통적인 2차원 음향방출 위치표정 방법을 그대로 적용할 경우 위치표정의 오차가 매우 커지며, 그 과정이 복잡해지는 것을 피할 수 없다. 본 연구에서는 위치표정의 대상이 되는 관심영역(ROI)를 마치 유한요소법에서 사용하는 메쉬(mesh)처럼 적절한 크기의 정사각형 요소로 나눈 뒤, 각각을 가상의 AE 발생원으로 간주하였으며, 모든 요소에 대해 이방성을 고려한 속도를 기준으로 각 센서와의 도달시간차를 구하였다. 실험적인 검증을 위하여 알루미늄 박판 및 복합재료 적층판에 대해 $0^{\circ}$ 부터 $90^{\circ}$까지의 속도를 측정하고 위치표정을 실시함으로써 이방성 적층복합재로 이루어진 실제 구조물에서의 실시간 활용가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 3개의 바퀴를 취하는 삼각형 구조의 전방향 청소로봇의 설계와 제어에 대해 소개한다. 시뮬레이션과 실험을 통해 제안하는 방법의 동작을 검증한다. 전방향 구조는 어느 방향으로 움직일 수 있다. 천장의 마커를 사용하는 StaGazer 센서를 사용하여 로봇의 위치와 헤딩각을 알아냈다. 추가로 초음파 센서를 부착하여 장애물을 검출할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 시스템의 성능을 평가하였다.
보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시되고 있다. 본 논문에서는 wide-area를 감시하기 위해 음원과 Pan-Tilt 카메라를 이용하여 침입자 추적 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 음원 추적 센서를 이용하여 음원의 방위를 검출한 후 Pan-Tilt 카메라를 방위 방향으로 이동시키고 이동된 Pan-Tilt 카메라로부터 기준영상을 추출한 후 일정 기준 시간마다 영상을 다시 획득하여 차 영상과 검출결과를 얻어 침입자를 추적하여 감시 시스템을 구현한다. 본 논문에 의해서 구현된 시스템은 홈 네트워크 보안 시스템과 연동을 하여 가정이나 공공시설 보안에 대한 인터페이스 역할을 할 수 있다.
본 논문에서는 구글 탱고 플랫폼을 이용한 실내 3차원 지도 취득과 이를 이용한 증강 내비게이션을 구현하는 방법을 제시한다. 취득한 3차원 지도는 가공을 통해 서버로 전송된다. 내비게이션은 초기 위치를 QR 코드로 파악하고 목적지와의 관계를 통해 가속도 센서와 방향 센서를 사용하여 올바른 길로 인도한다. 증강현실을 구현하기 위해 길 안내화면은 기기의 카메라를 통해 현실을 배경으로 하였고, OpenGL ES 라이브러리를 활용하여, 직진, 좌회전, 우회전 총 세 개의 화살표를 렌더링 한 후 카메라위에 중첩하였다. 증강 내비게이션을 통해 사용자는 스마트폰의 화면만 보고 실내에서 안전하게 장애물을 피하며 빠르게 목적지까지 도착할 수 있게 된다.
본 논문에서는 대지, 대공 표적을 포착 추적할 수 있는 적외선 및 가시광 센서가 탑재된 이종센서 영상탐색기의 종합 성능시험을 위해 구축한 HILS(Hardware In-the-Loop Simulation) 시스템 내에 적외선 표적원을 제안한다. 이 통합시스템은 다양한 종류의 표적과 시나리오 기반 이동 표적의 궤적을 모사하기 위해 열원 및 광원을 출력하는 100개의 모듈로 구성하였다. 또한 표적에 대한 위치, 속도, 방향, 배경 클러터와 재밍 환경 등을 모사할 수 있다. 이종센서 영상탐색기의 시험평가를 위해 구축된 HILS 시스템의 전체 시스템 구성과 적외선 표적원의 설계 및 측정 결과를 제시한다. 향후에, 구축된 HILS 시스템에서 모의비행 시나리오 기반으로 동적 실시간 포착 추적에 대한 단일 또는 이종센서가 탑재된 이종센서 영상탐색기의 성능을 시험할 예정이다.
기존의 전동휠체어를 사용하는 약자 또는 중증 장애인 등 지체(肢體)가 불편한 사람들이 휠체어 사용 시 생기는 문제점을 해소할 목적으로 시작되었다. 이는 전동휠체어가 보행 기구임에도 자동차에 준하는 교통사고에 대해 무방비하게 노출되고, 중증 장애인에 대한 이동권 보장이 아직 미흡하여 생기는 문제이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제로 인한 불편함을 해소하고자 아이트래킹을 이용한 스마트 전동휠체어 기술을 적용하고자 한다. 루게릭병 등으로 인해 지체(肢體)의 움직임에 제한이 있는 사람들에게 보호자가 밀어주는 휠체어에 의존하는 것이 아닌 Eye-Tracker를 이용한 시선 추적(Eye-Tracking) 기술로 휠체어 동작이 가능하다. Web-Cam과 라즈베리 파이를 통해 얻은 전·후·좌·우의 영상정보를 디스플레이 화면에 송출한다. 그 후 Eye-Tracking 기술을 이용해 디스플레이 화면에 표시된 전·후·좌·우 이동에 관한 UI(User Interface)룰 사용자가 송출된 영상을 보면서 눈의 움직임만으로 선택해 휠체어의 방향을 제어한다. 또한 전동휠체어의 조작 실수로 다른 행인 또는 장애물과 충돌하는 문제점을 초음파 센서를 이용하여 일정 거리 내에 사물이나 사람이 있을 경우 디스플레이 화면에 경고표시 및 경고음, 각 초음파 센서 위치에 맞는 LED작동으로 사용자들에게 추돌 위험경고와 함께 장애물의 위치파악이 가능하도록 한다. 따라서 스마트 전동휠체어를 통하여 수동적인 움직임이 아닌 능동적이고, 초음파 센서로 인해 안전한 이동이 가능하게 한다.
전기자동차 또는 로봇의 자율 주행에 필요한 여러 가지 기술 가운데 위치 인식과 진행 방향을 결정하는 외부 환경인지 능력은 매우 중요하다. 본 논문에서는 GPS 수신 장치와 각종센서를 내장한 안드로이드 폰을 활용하여 자율 운행 중인 골프카트의 위치 정보를 획득하고 도로이탈 여부를 판별할 수 있는 시뮬레이션 시스템을 개발한다.
무선 센서 노드는 한정된 자원을 가지기 때문에 에너지 효율성을 높이는 것이 필수적이다. 이를 위해서 통신 메시지를 감소시킬 수 있는 클러스터 기반 라우팅 기법이 연구되었다. 하지만 기존 연구들은 클러스터 헤더가 임의로 선정되기 때문에 헤더 노드의 위치가 편중될 수 있어 비효율적이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 홉(hop) 수 기반의 대표 경로를 생성하여, 분산된 클러스터 헤더를 선정하여 클러스터를 구성하고, 클러스터 헤더간 멀티 홉(multihop)을 구성하는 라우팅 프로토콜을 설계한다. 대표 경로를 통해 클러스터 헤더의 위치 및 영역이 균일하게 분포되도록 선출하고, 싱크 노드의 방향을 인식함으로써 우회하지 않는 효율적인 경로를 구성한다.
음악은 소리를 즐긴다는 뜻을 담고 있다. 감상자에게 단순한 청각적 자극을 넘어 즐거움을 주기 위해선 음악적인 경험이 뒷받침되어야 한다. 가상 현실을 이용한 사용자와 시스템 간의 상호작용을 음악 경험 제공에 접목하려는 시도는, 새로운 경험을 통해 일반인들이 보다 쉽게 음악을 접하고 체험함으로써 음악을 통해 즐거움을 얻을 수 있도록 도움을 주는 데에 그 목적이 있다. 가상 오케스트라를 구현하고 지휘 동작을 재현하는 것은 이러한 가능성을 극대화하는 연구이다. 본 논문에서는 가상 오케스트라를 구현하기 위해 필수적인 중간 단계로, 사용자의 지휘 동작을 감지하여 연주의 박자(속도)를 제어하는 지휘 시뮬레이션 시스템을 제시한다. 실제의 지휘 동작을 분석하고, 동작의 변화를 인식하기 위하여 가속도 센서를 이용, 공간상에서 지휘봉의 움직임을 가속도 정보로 수집하여 이에 상응하는 박자의 제어를 구현한다. 사용자의 박자 명시에 따라 변화하는 상하 방향의 가속도를 센서를 통해 전압 신호로 입력 받고, DSP 의 A/D conversion 모듈에서 디지털 신호로 변환, 일정 수준 이상의 신호를 박자 정보로 직렬통신을 통해 컴퓨터에 전달한다. 컴퓨터에서는 Max/MSP를 이용하여 각 박자 사이의 시간 간격을 측정하고 상응하는 MIDI 음악을 재생하는 방식으로 시스템이 구현된다. 기존 연구에서 사용된 CCD 카메라에 의한 Motion Tracking 을 보완하여 동작의 크기에 따라 음량을 조절한다. 본 논문에서 제시되는 시스템은 지휘 동작에서 가장 특징적으로 나타나는 상하 방향의 급격한 가속도 변화를 직접 입력 받기 때문에 기존 시스템에 비해 지휘 동작의 인식 성공률을 높일 수 있으며, 화상 처리 및 계산에 의한 지연을 최소화할 수 있다. 또한, 장치의 규모를 소형화하여 보다 지휘봉의 형태에 가까운 인터페이스를 제공하며, 적합한 응용 콘텐츠를 접목할 경우 게임 컨트롤러로의 발전 가능성이 있다.
구조물에서 화재 발생 시 화재의 발생 위치를 정확하게 파악하지 못해 화재 진압이 용이하지 못하는 문제, 연기나 유독가스로 시야 확보가 어려운 상태에서 비상구 및 탈출로에 대한 정보를 방향지시기와 LED 유도등에 의존하여 위험에 빠지는 문제가 빈번히 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반(RNN) 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내할 수 있는 시스템 알고리즘을 제시한다. 설치되어 있는 감지 센서를 이용하고, 센서별 검출된 데이터를 서버로 실시간 전송되며, 감지 센서 주변의 온도, 열, 연기, 유독가스 등의 정보가 전달된다. 그리고 이를 분석하고, 설정된 임계치 범위 내에 있는 가장 안전한 이동 경로를 파한다. 이때 구조물 내에 있는 LED 유도등과 방향지시기에 실시간으로 정보를 전달하여 위험 요소를 피할 수 있는 서비스를 제공해 준다. 이는 구조물의 각 구역별 온도, 열, 연기, 유독가스의 정보를 파악할 수 있어, 구조물 재난 시 최적의 대피로를 안내받을 수 있을 것이라고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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